面向视觉分析的自动化数学方程结构发现
计算机视觉与模式识别
2021-04-20 v1 人工智能
机器学习
摘要
寻找最佳数学方程以应对复杂场景中各类挑战，需要对该场景的深入理解以及专家进行的试错过程。近年来，大多数最先进的(state-of-the-art)方程发现方法已广泛应用于建模与辨识系统。然而，方程发现方法在计算机视觉中亦极具价值，尤其在特征提取领域。本文聚焦近期人工智能进展，提出一种新颖框架，可在极少人工干预下从零自动发现方程，以应对真实世界场景中的不同挑战。此外，我们的方案通过生成式网络设计搜索空间而非手工设计，从而减轻人类偏见。作为概念验证，由本框架发现的方程被用于从视频序列背景中区分运动物体。实验结果表明了所提方法的潜力及其在视频序列中发现最佳方程的有效性。代码与数据见：https://github.com/carolinepacheco/equation-discovery-scene-analysis
引用
@article{arxiv.2104.08633,
title = {Automated Mathematical Equation Structure Discovery for Visual Analysis},
author = {Caroline Pacheco do Espírito Silva and José A. M. Felippe De Souza and Antoine Vacavant and Thierry Bouwmans and Andrews Cordolino Sobral},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08633},
year = {2021}
}
备注
25 pages, 8 figures, submitted to JMLR